项目二数据处理

素质目标

1.具备严谨的数据处理态度，切实注重数据的准确性和完整性；

2.具备敏锐的数据敏感度洞察力，能够从数据中精准发现潜在的问题和价值；

3.拥有创新的思维能力，积极尝试探索更高效的数据处理方法和技巧；

4.具备正确的数据价值观，充分认识到数据处理在决策中的重要性，确保数据的合理使用。

知识目标

1.了解新建度量值、新建列、新建表的方法，掌握在PowerBIDesktop中进行这些操作的步骤；

2.掌握转换数据的方法，包括重复数据去重、数据清洗、筛选数据、数据类型转换以及使用函数进行转换等操作；

3.熟悉处理数据列的方法，如添加列、重命名列、删除列与排序列、筛选列以及分组列等；

4.了解处理数据表的方法，包括表格转置、反转行、对行进行统计、移动行以及转换为列表等操作。

能力目标

1.能够采用不同方法完成新建度量值、新建列和新建表的操作；

2.能够运用PowerBIDesktop进行数据的转换和处理，包括对数据进行去重、清洗、筛选、类型转换等操作；

3.能够熟练处理数据列，如添加、重命名、删除、排序、筛选和分组列等；

4.能够对数据表进行有效的处理，如进行表格转置、反转行、统计行数、移动行和转换为列表等操作；

5.具备发现和避免数据处理误区的能力，能够保证数据处理的准确性和可靠性。 

教学重点与解决策略

重点：

掌握PowerBI中数据处理的全流程操作及相关知识体系，包括新建各类数据元素(度量值、列、表)、转换与处理数据(涵盖去重、清洗、筛选、类型转换、函数应用等多方面操作以及数据列和表的处理),理解数据处理的原则、适用场景、意义，并能避免常见的数据处理误区。

解决策略：

1.情境任务驱动学习

创设如企业直播数据复盘、商品数据处理等真实情境，将教学内容分解为具体任务，如创建数据元素任务中的新建度量值、列、表活动，转换与数据处理任务中的各类数据操作活动。让学生在完成任务过程中熟悉数据处理流程，掌握操作技能，体会不同操作在实际业务中的应用。

2.多样化教学方法融合

运用案例教学，通过直播间转化数据、商品库存与单价数据等案例，详细讲解操作步骤和原理，使学生直观理解数据处理方法。结合知识讲解，在案例中渗透数据处理的原则、适用场景、意义等理论知识，如在新建度量值案例中强调准确性原则，在数据筛选案例中说明适用场景。

3.实践操作与理论深化并重

安排大量实践操作环节，让学生在PowerBIDesktop中实际进行数据导入、各种数据元素创建、数据转换与处理等操作，在实践中巩固技能。同时，设置知识延展部分，对数据处理的理论知识进行系统梳理和深化，帮助学生从更高层次理解数据处理的本质和价值。

4.互动评价促进提升

组织小组协作学习，促进学生间的交流与合作，共同解决问题，培养团队协作能力和数据分析思维。实施任务评价，从学生自评、组内互评和教师评价多维度考核学生学习成果，通过评价反馈让学生认识不足，调整学习策略，提升数据处理能力，避免陷入数据处理误区。 

教学难点与解决策略

难点：

将数据处理知识技能与复杂业务场景有效融合，保障数据处理的精准性、高效性及业务适配性。学生虽能掌握数据处理操作，但在真实业务场景中，难以精准判断并运用合适方法解决问题，如不知如何依业务目标选择函数转换数据、确定数据列和表的处理方式，导致处理结果不准或效率低，无法满足企业分析需求。

解决策略：

1.案例剖析与实践强化

提供多行业真实案例，如电商销售、制造业生产数据处理案例，引导学生分析业务逻辑，依据目标确定处理步骤与方法，通过实践掌握相关操作及对结果的影响，增强知识与业务联系，提升灵活运用能力。同时，设置不同难度实践任务，从简单到复杂，帮助学生积累经验，灵活应变。

2.逻辑原理深度阐释

教学不单讲操作，更深入剖析背后业务逻辑与处理原理，如解释筛选条件对结果的影响，以实例强调处理原则对准确性、高效性的重要性，如新建度量值时展示错误案例，引导学生严谨对待，确保处理精准合理。

3.小组协作与项目实践

开展小组合作项目，如企业多源数据整合分析，成员分工负责各环节，通过协作交流拓宽思维，从整体流程考虑处理问题，提高与业务需求的契合度。在项目学习中，要求学生全流程操作，培养独立思考与综合解决问题能力，适应实际业务情境。 

1.具备严谨的数据处理态度，切实注重数据的准确性和完整性；

2.具备敏锐的数据敏感度洞察力，能够从数据中精准发现潜在的问题和价值；

3.拥有创新的思维能力，积极尝试探索更高效的数据处理方法和技巧；

4.具备正确的数据价值观，充分认识到数据处理在决策中的重要性，确保数据的合理使用。